Руководитель по развитию Искуственного Интеллекта

Руководил разработкой и коммерциализацией продуктов на базе искусственного интеллекта, включая собственную платформу для генерации видео с ИИ-аватарами и кастомные решения для крупных корпоративных клиентов.

Достижения:
1. Создал платформу, сокращающую время производства видеоконтента до 20 раз и затраты до 40 раз.
2. Сформировал с нуля и руководил командой из 15 инженеров и менеджеров (eNPS 70%), выстроив процессы, которые позволили достичь выручки в 12 млн ₽.
3. Привлек грант от ФСИ на 4 млн ₽; продукт достиг уровня TRL-7 и статуса МТК.
4. Реализовал 26 проектов с уровнем удовлетворенности клиентов NPS 81%.

Награды:
– Топ-1 стартап МФТИ 2024.
– Кандидат в Топ-1000 университетских стартапов России.
– Представлял проекты на международных площадках: GITEX (ОАЭ), VentureDay, iGlobal Community (ОАЭ), Форум Рыбакова (Стамбул).

Также возглавлял направление по разработке кастомных AI-решений, сформировав портфель из 11 enterprise-партнёров: Альфа-Банк, Lamoda, Hoff, «Альпина», Data Monsters и др.

Кейсы:
1. Разработал инструменты для автоматизации проектирования квартир, которые в 10 раз ускорили рабочий процесс и обеспечили экономию до 5 млн ₽ в день.
2. Создал алгоритмическую систему поиска контента, которая помогла найти 5 коммерчески перспективных книг.
3. Автоматизировал подбор дизайна жилых домов из базы 30 000+ вариантов по текстовым запросам.
4. Разработал гибридного LLM-аватара (Llama + ChatGPT) для устных консультаций на международной выставке.
5. Создал ML-модель, сократившую время расчета стоимости перевозок с нескольких часов до минут, что привело к кратному росту выручки клиента.

Технические навыки: Generative AI, RAG, edge/on-device AI, LLM и мультимодальные модели (GPT, Claude, Gemini, Mistral, LLaMA и др.), CI/CD, OCR, computer vision, MLOps/DevOps, A/B-тесты, Python, FastAPI, DWH, data pipelines, ETL, базы данных, PBS и WBS, знание метрик CAC, LTV, конверсия, SLA/SLO/SLI, NPS, UI/UX, P&L, AI-powered инструменты, PostgreSQL, Docker

Инструменты управления проектами: Jira, Trello, Asana, Notion, Agile, Scrum, Kanban

Питч-дек AI Avatars: https://docs.google.com/presentation/d/1U4DCKChQ8mvYIMJ3YYFqSvjX_dllWyW81
Подробнее о кейсах: https://drive.google.com/file/d/1D5MWqMDKMKBfCvKsBDidpj0cyjGFjcbw/view?usp=sharing

Компания Data Monsters специализируется на MLOps и разработке кастомных LLM-решений для крупного бизнеса. Я руководил R&D-программами и проектировал архитектуру комплексных ML-систем. Отвечал за полный цикл разработки, формирование команд, определение технологического стека и управление стратегическими партнёрствами с вендорами (HPE и NVIDIA) для создания и внедрения передовых AI-продуктов.

Компетенции:
– проектирование архитектуры ML-систем (Cloud & On-premise)
– оркестрация и внедрение ML/LLM пайплайнов
– управление R&D-программами и жизненным циклом разработки
– формирование и управление кросс-функциональными командами
– стратегическое управление партнерствами (NVIDIA, HPE)
– определение и внедрение технологического стека
– трансфер знаний и менторство

Достижения:
1. Разработал гибридную архитектуру для ML/LLM решений (Cloud/On-premise), что сократило время создания прототипов на 12% и снизило затраты на инфраструктуру на 10% за счет автомасштабирования и оптимизации загрузки GPU.
2. Стандартизировал API и контракты, что привело к снижению дефектов интеграции на 14%.
3. Организовал серию экспертных семинаров, создав 6 руководств и SOP, что сократило время проведения R&D-экспериментов на 20% (с 10 до 8 дней) и открыло новое направление исследований.
4. Руководил ML/LLM программами в партнерстве с NVIDIA, HPE и Mindware, выполнив 97% этапов в срок с минимальными отклонениями по бюджету (<3%) и графику (<5%).
5. Сформировал кросс-функциональную команду из 15 человек и оптимизировал процессы, что ускорило онбординг инженеров на 25% (с 4 до 3 недель) и снизило коэффициент переделок на 15%.
6. Интегрировал три внешних сервиса от вендоров, что сэкономило 3 спринта разработки и ускорило реализацию новых функций на 18%.
7. Оптимизировал взаимодействие между отделами продукта, ИТ и рисков, сократив задержки в принятии решений на 40% (с 10 до 6 дней) и обеспечив принятие единого плана поставок.

1. Разработал алгоритм, который обеспечивает оптимальный выбор времени для заказа любимой еды пользователя, используя динамическое определение на основе более чем 20 ключевых параметров.
2. Освоил новый асинхронный фреймворк C++ всего за 1 месяц и создал сервис, который автоматически отправляет push-уведомления пользователям в оптимальный момент для заказа их любимых блюд. Это увеличило количество заказов на 4%.

Реализовал возможность удаленного изменения более чем 40 политик Android, настроек приложения, сети, хранилища, широкий спектр функций на устройстве через консоль. Это позволило компаниям централизованно управлять своими устройствами, контролировать защиту чувствительных данных на всех рабочих местах.

Предприниматель с опытом запуска технологических проектов от идеи до MVP и практическим опытом в C++/Python разработке. Успешно сочетал роли основателя, продакт-менеджера и технического специалиста, фокусируясь на быстром тестировании гипотез и создании ценности для пользователей.

1. Основатель & CEO | Платформа для студентов "Multi Team":
– разработал концепцию и провел CustDev для онлайн-платформы, нацеленной на улучшение межуниверситетских связей
– собрал и возглавил команду из 7 человек для успешной реализации MVP
– запустил платформу, которая набрала базу из 300 пользователей и в настоящее время передана партнеру для дальнейшего развития

2. Прототипирование AI-решений | Консалтинговое агентство:
– руководил тестированием 3-х бизнес-моделей, что привело к стратегическому развороту компании в ответ на обратную связь рынка
– за 2 недели создал и внедрил прототип "Copilot для копирайтеров" с использованием low-code инструментов
– решение было внедрено в маркетинговом агентстве и позволило снизить затраты на 30%

3. Руководитель разработки | Проект "Симуляция города"
– руководил командой, параллельно занимаясь разработкой ключевых модулей на C++
– разработал генерацию городского ландшафта, симуляцию автомобильного движения и общественной жизни, алгоритмы дорожных графов и пользовательский интерфейс

Дополнительный опыт:
1. Начал свой путь в 15 лет с организации продажи б/у техники.
2. Собрал и возглавил команду из 4 человек для успешной публикации мобильного приложения в Google Play (2021).
3. Реализовал хранилище для графа знаний с использованием Persistent Memory Allocator (Metall) и другие проекты.